基于自适应权值形态学的图像去噪算法(Matlab代码)
图像去噪是数字图像处理中的一个重要问题，它的目标是从受到噪声污染的图像中恢复出原始的信号。自适应权值形态学是一种常用的图像去噪方法，它结合了形态学运算和自适应权值的概念，能够有效地去除图像中的噪声并保持图像的细节信息。本文将介绍基于自适应权值形态学的图像去噪算法，并提供相应的Matlab代码实现。
算法原理：
- 输入一幅受噪声污染的图像。
- 对图像进行灰度化处理，将彩色图像转换为灰度图像。
- 初始化输出图像为与输入图像相同大小的全零矩阵。
- 对每个像素点进行以下操作：
a. 以当前像素点为中心，提取一个固定大小的邻域。
b. 计算邻域内所有像素点的自适应权值，用于后续的形态学运算。
c. 对邻域内的像素点进行形态学开运算，去除噪声并保持边缘信息。
d. 将形态学运算的结果与当前像素点的权值相乘，并加权求和。
e. 将加权求和的结果赋值给输出图像的对应像素点。 - 输出去噪后的图像。
Matlab代码实现：
function denoised_image = adaptive_morphological_denoising(image, neighborhood_size, threshold